使用來自另一列的條件值將新列添加到Pandas數據框

Question

我想在我的數據框中添加一個新列retailer_relationship 。

如果retailer列值以列表retailer_relationship任何項目開頭，則我希望此新列的每一行值為'TRUE' ，否則為'FALSE' 。

我試過的

list_of_relationships = ("retailer1","retailer2","retailer3")

for i in df.index:
    for relationship in list_of_relationships:            
        if df.iloc[i]['retailer'].str.startswith(relationship):
            df.at[i, 'retailer_relationship'] = "TRUE"
        else:
            df.at[i, 'retailer_relationship'] = "FALSE"

Answer 1

您可以使用將^特殊字符（指定字符串的開頭）與另一個正則表達式結合使用的正則表達式，該正則表達式與retailer_relationship每個元素匹配，因為startswith不接受正則表達式：

import re

regex = re.compile('^' + '|'.join(list_of_relationships))

df['retailer_relationship'] = df['retailer'].str.contains(regex).map({True: 'TRUE', False: 'FALSE'})

由於您需要文字字符串'TRUE'和'FALSE' ，因此我們可以使用map將布爾值轉換為字符串。

一種替代方法，速度稍快，盡管我認為這無關緊要：

df['retailer_relationship'] = df['retailer'].str.contains(regex).transform(str).str.upper()

Answer 2

看看這是否適合您。 共享您的df樣本或代表它的虛擬數據將很有幫助。

df.loc['retailer_relationship'] = False
df.loc[df['retailer'].isin(retailer_relationship),'retailer_relationship'] = True

Answer 3

您仍然可以在pandas使用startswith

df['retailer_relationship'] = df['retailer'].str.startswith(tuple(retailer_relationship))